操纵索引到2d numpy的阵列

Question

我可以索引与一个元组或甚至一个元组的列表中的2D numpy的阵列

a = numpy.array([[1,2],[3,4]]) 
i = [(0,1),(1,0)] # edit: bad example, should have taken [(0,1),(0,1)] 
print a[i[0]], a[i] 

（给出2 [2 3]）

然而，我无法操纵与向量的元组算术，即

k = i[0]+i[1] 

没有给出想要的(1,1)而是连接。

另一方面，对于索引使用numpy数组，算术运行，但索引不起作用。

i = numpy.array(i) 
k = i[0]+i[1]  # ok 
print a[k] 

给出阵列[[3 4], [3 4]]而不是所期望的4。

有没有办法到做索引向量运算还能够到指数numpy的阵列与他们（未经元组派生一个类和重载所有的运营商）？

This question看起来很有希望，但我无法弄清楚我是否可以将它应用于我的情况。

编辑（上接受的答案评论）：

...和指标的排列工作再工作原理以及使用地图

arr = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 
ids = numpy.array([(0,1),(1,0)]) 
ids += (0,1) # shift all indices by 1 column 
print arr[map(tuple,ids.T)] 

（迷惑到我为什么需要转置，虽然。 本来上面也遇到这个问题， ，简直与幸运[（0,1），（0,1）]）

Answer 1

是的。在NumPy的数组转换成一个元组，当你需要指数：

a[tuple(k)] 

测试：

>>> a = numpy.array([[1,2],[3,4]]) 
>>> i = numpy.array([(0,1),(1,0)]) 
>>> k = i[0] + i[1] 
>>> a[tuple(k)] 
4 

Answer 2

尝试以下方法，它为我工作：

import numpy 

def functioncarla(a,b): 
    return a+b 

a = numpy.array([[1,2],[3,4]]) 
i = [(0,1),(1,0)] 

#k = i[0]+i[1] 
aux = map(functioncarla, i[0], i[1]) 
k = tuple(aux) 
print 'k = ', k 

print 'a[k] = ', a[k] 

Answer 3

我相信最直接的方法是创建一个元组的子类并重新定义它的__add__运算符来做你想做的事。这里是如何做到这一点：Python element-wise tuple operations like sum